Раскрытие потенциала больших данных: Революция в спортивной аналитике
Спорт становится все более конкурентным и интересным для зрителей во многом благодаря большим данным. С 1990-х годов их используют все — от игроков младших лиг до профессиональных спортсменов — для повышения спортивных результатов, вовлечения аудитории, а также в маркетинге и брендинге. Победа в соревнованиях зависит от сервисов больших данных, которые тесно связаны с ней, таких как результативность упражнений, информация о здоровье, статистика тренировок и анализ. Развитие спортивной индустрии в значительной степени обусловлено эпохой больших данных.
Могут ли большие данные искажать реальность?
Как правило, люди не понимают, что, подобно тому, как вы есть то, что вы потребляете, на ваши мысли и действия влияет материал, с которым вы сталкиваетесь. Это реальность виртуализации с использованием двоичных чисел без фоновой музыки, которая часто ставит под сомнение попытки нормализовать уцененный результат.
McKinsey Global Institute дает концепцию больших данных, которая включает в себя четыре характеристики: объем, разнообразие, скорость и ценность. Опираясь на определение больших данных, данное McKinsey Global Institute, спортивные большие данные можно определить как сбор спортивных данных, который настолько велик, что он может приобретать, хранить, управлять и анализировать далеко за пределами возможностей традиционных инструментов программного обеспечения баз данных, включая пять характеристик: объем, разнообразие, скорость, правдивость и ценность. Каждый день генерируются сотни миллионов спортивных данных из миллионов школ, различных мероприятий и сообществ, что представляет собой особенность объема. Особенность скорости может быть отражена скоростью роста спортивных данных. Разнообразие спортивных больших данных связано с тем, что они содержат различные сущности и взаимосвязи, что делает системы спортивных больших данных более сложными.
Профессиональный спортивный сектор предлагает большие возможности для больших данных, с рыночной стоимостью более 90 миллиардов долларов во всем мире. Вместо того, чтобы полагаться на интуицию, опыт и рассказывание историй, участники и зрители спортивных соревнований могут изучать данные, которые раскрывают правдивую историю, чтобы помочь во всех аспектах игры.
Big Data Science — это гораздо больше, чем просто модный термин. Data Science в настоящее время предоставляет множество возможностей благодаря способности решений для больших данных управлять огромным объемом и высокой скоростью больших данных. Однако то, что итог игры может не иметь большого значения в более широком масштабе, не означает, что это «всего лишь игра».
Гипер-персонализированное спортивное вещание
Благодаря приобретению эксклюзивных и многолетних прав на прямую трансляцию различных футбольных лиг, мы имеем наилучшие возможности для понимания демографии потребителей футбола, а также потребительских привычек — например, смотрят ли они обзоры, полные игры или и то, и другое.
«По мере того, как мы собираем больше данных о потребителях, мы можем разрабатывать диверсифицированные предложения для различных рынков и сотрудничать с различными организациями через масштабируемые бизнес-модели».
Педро Преса, генеральный директор MyCujoo, сказал это об аналитике для персонализации
Ускоренные результаты тренировок благодаря аналитике больших данных
Чтобы выделить сильные и слабые стороны команд и соперников, тренерам обычно приходится часами тщательно вырезать игровые фильмы.
Однако использование такой программы, как Hudl, которая позволяет быстро загружать игровые кадры, создавать отчеты и обмениваться комментариями с командами, может сэкономить тренерам массу времени.
Подкрепленный данными набор игроков
Согласно гипотезе Moneyball, команды могут покупать активы, которые другие команды недооценивают, и продавать активы, которые другие команды переоценивают.
Как часто отбивающий достигает базы, известно как процент попадания на базу в бейсболе, в то время как процент попадания на базу известен как переоцененный актив (как часто игрок получает экстра-базовые хиты — дубли, триплы или хоум-раны).
% попадания на базу сыграл значительную роль в успехе, но не в оплате игроков, что указывает на то, что игроки дешевы, но талантливы. В результате Бин нанимал игроков по сниженным ценам, у которых был более высокий процент попадания на базу.
Интеллектуальное отслеживание и продвижение восстановления спортсменов
То, как тренируется спортсмен, влияет на то, насколько хорошо он выступает. Спортсмены должны убедиться, что у них хорошо спланированы, богатые питательными веществами блюда, достаточно сна ночью, есть энергия для тренировок и игр, соблюдают надлежащие тренировки и режимы упражнений и способны справиться с умственными препятствиями, которые приходят с миром спорта.
Для их блага есть приложения, которые показывают детям, как справляться со всеми этими аспектами своей жизни.
Будь то историческая информация, важнейшее ведение счетов, прогнозы производительности для алгоритмов или безошибочная статистика игроков, большие данные являются важнейшим компонентом спортивной индустрии.
Коллективное понимание статистики игроков, их возможностей и полных способностей к производительности — это факторы, которые определяют результаты в профессиональном спортивном секторе. Аналитика больших данных значительно изменила спортивный бизнес, будь то профессиональный, начинающий или юношеский спорт. Big Data преобразовала спортивную индустрию, преобразовав статистические данные в стабильный и понятный контент и управляя качественной и количественной информацией.
Основные рыночные тенденции
Футбол составляет самую большую долю на рынке спортивной аналитики
• Из-за растущего интереса к футбольным лигам, таким как Лига чемпионов УЕФА, MLS, EPL и ISL, футбол сам по себе занимает самую большую часть рынка спортивной аналитики. Кроме того, сотрудничество команд и клубов с аналитическими фирмами является большой отраслевой тенденцией. Например, Opta, ведущий поставщик данных о футбольной спортивной информации, сотрудничает с многочисленными футбольными лигами и клубами. Независимо от того, владеет игрок мячом или нет, аналитика Opta может отслеживать каждое его движение в определенной области поля.
• В заключение, растущий уровень конкуренции, необходимость принятия лучших решений для получения преимущества над соперниками, принятие стратегии для игр на поле, продажи билетов и влияние социальных сетей — все это факторы. Конкурентная среда
• Рынок спортивной аналитики контролируется крупными предприятиями со значительно большим присутствием на рынке, и произошло некоторое скромное укрупнение рынка. С точки зрения доли рынка, только несколько из ведущих конкурентов в настоящее время доминируют на рынке. Эти крупные компании, которые занимают значительную долю рынка, сосредоточены на расширении своей клиентуры за рубежом. Эти компании используют стратегические совместные проекты для увеличения своей доли рынка и прибыльности. Участники рынка также приобретают стартапы, которые разрабатывают технологии рынка спортивной аналитики, чтобы расширить возможности своих продуктов.
Основные игроки
Заключение
Подготовка является ключом к результативности спортсмена. Одним из хороших примеров является использование Ливерпулем науки о данных для доминирования над соперниками в недавней Премьер-лиге и Лиге чемпионов. Тренер Ливерпуля использовал науку о данных, чтобы изменить исход игр, поскольку они разыгрывались с большим эффектом — в конце концов, они являются победителями Лиги чемпионов УЕФА (2018-19) и Премьер-лиги (2019-20). Некоторые исследователи предложили некоторые методы решения проблем в области спортивных больших данных, такие как прогнозирование производительности спортсменов в графе знаний и поиск восходящей звезды спорта. Однако решения некоторых важных вопросов остаются неизвестными, согласно анализу литературы по этой теме
Автор: Бобби Сингх